基于大數據和人工智能的新能源運維優化研究

摘 要：本文基于大數據和人工智能技術，結合退火算法進行風電機組運維優化研究，分析了大量實時數據并優化風電機組的運維策略，以期提高發電效率，降低總體運維成本。模型顯示風速對發電功率影響顯著，算法優化后系統運維效率顯著提高，降低了運營成本并提高了整體性能。電壓管理頻率變化揭示了模型動態調整并收斂到穩定狀態的過程，有效提高了發電效率。

關鍵詞：大數據挖掘；人工智能；新能源項目；風電機組；運維優化

中圖分類號：TM 61 " " 文獻標志碼：A

隨著社會對清潔能源需求增加，新能源項目的發展越來越重要，新能源設備在實際運行中面臨諸多挑戰，直接影響發電效率和運維成本，研究人員對此進行了較多分析與討論。李旭斌等探討了新型電力系統中電力設備健康管理與智能運維的關鍵技術，構建了健康管理和智能運維體系架構[1]。紀云松等介紹了大數據分析在海上風電場中的應用，整合海上風電場數據、進行深入分析并提供有效依據，以推進施工和運維工作[2]。陳明光等針對海上風電產業快速發展與落后運維管理模式間的矛盾，利用“互聯網+”思維構建了海上風電場運維一體化平臺[3]。金曉航等結合裝備大數據進行狀態監測、異常預警和故障診斷等工作，討論了工業大數據驅動的故障預測與健康管理[4]。王靖然等提出了以數據深度利用和單機智能感知為特征的新能源智能調控技術，這是未來新能源調控運行的核心領域[5]。韓斌等探討了數字化智慧風電場的設備狀態監測、數據分析、設備評價、故障診斷和預警等特征，并提出解決問題的對策[6]。本文將基于現有研究成果，分析并討論大數據模型下的運維。

1 運維優化模型構造

1.1 數據獲取與處理

風電機組的大數據收集工作通過各種傳感器和監控設備成功獲取了大量數據。在該過程中，模型隨機抽取采集了1000個樣本數據，以進行小范圍模型構建驗證性分析，每個樣本都包括風速（V）和對應的發電功率（P），本文主要將其作為主輸入和輸出變量構建模型。與此同時，樣本還包括具體的參數調節信息、風電機組的風速等環境參數和風電機組自身控制中的頻率、電壓調節等數據。

1.2 數據分析與參數化

本文通過大數據進一步分析了案例項目的發電功率水平，深入探討了風速對發電功率的影響和優化后模型的效果。

案例項目發電功率變化如圖1所示。圖1中，隨著風速變化，風電機組的發電總功率呈現出明顯的指數型增長。當風速為15 m/s時，理想狀態下的輸出功率已超過500 kW，一旦達到切出狀態，功率立即降至零。這清楚地表明風速對發電功率具有顯著影響，并且經過優化后的模型能夠更有效地利用不同風速下的發電潛力。優化后的系統能夠在不同風速條件下更高效地進行發電，最大程度地利用風能資源，并提高整體發電效率。通過對數據進行初步分析可以發現，風電機組的發電系數為0.4。發電系數是衡量風力發電機組性能的重要指標之一，表示單位時間內實際發電功率與額定功率間的比值。此外，本文在分析中還確定了該風電機組的切入風速為4 m/s，切出風速為20 m/s。這些關鍵參數為模型后續的進一步分析和建模提供了依據。

1.3 算法結構設計

模型的目標是將風電機組在不同風速下的發電功率最大化。模型將目標函數maxP定義為公式（1）。

maxP=f（V） （1）

式中：f（V）為風速V下的發電功率，目標函數是為其尋求最大值。

f（V）的具體函數對應關系源自采用智能化手段的數據分析，需要基于收集數據建立有關模型，本文主要基于發電系數構建相關模型。

為了保證優化結果的合理性，模型需要考慮以下核心輸入變量風速非負值的響應約束條件，即2≤V≤25。在此基礎上，模型使用退火算法來解決優化問題。需要進行初始化，如公式（2）所示。

T=T0 （2）

式中：T為溫度；T0為其初始值。

進而隨機產生初始解，如公式（3）所示。

x=x0 （3）

式中：x為當前解；x0為其初始值。

由此生成目標函數值，并與初始值條件下的目標函數進行比較，分別如公式（4）、公式（5）所示。

（4）

（5）

式中：xt為t時的當前解；xt+1為t+1時，即t時更新后的當前解，為概率函數；Pt為t時的當前目標函數；Pt+1為t+1時，即t時更新后的目標函數。

循環上述步驟，重復計算新解、更新當前解和新制擾動的循環。整個循環過程中，溫度會按照設定的冷卻速率逐漸下降，當溫度降至最小溫度后停止計算，算法會在搜索空間中找到一個接近最優解的結果。這種溫度下降的機制有助于避免陷入局部最優解，并促使算法向全局最優解方向前進。

因此，作為一種經典的優化方法，退火算法在處理復雜問題時具有重要價值和意義。通過模擬退火過程可在搜索空間中尋找全局最優解或接近全局最優解的有效路徑，為問題求解提供了一種高效、可靠的方式。

1.4 退火參數設置

模型退火參數見表1。

在表1中，在實現中參數的設置考慮了充分探索空間和避免早熄滅搜索過程的平衡。初始溫度設定為較高值有助于跳出局部最優解，而較小的冷卻速率可使接受較差解時更寬容。最小溫度設定為1可確保算法在最后階段能繼續搜索，以盡可能找到更好的解。由此，算法可以在有效探索搜索空間的同時，在合理時間內收斂到一個較理想的解。

2 運維優化結果分析

2.1 隨迭代次數變化的溫度和步長

溫度和步長變化如圖2所示。圖2中，溫度逐漸下降并最終趨于穩定狀態反映了算法在不斷調整搜索策略，以逐步接近最優解。隨著溫度降低，算法更傾向于接受較差的解決方案，這有助于避免陷入局部最優解并促進全局搜索。該溫度下降過程是退火算法中模擬退火過程的核心部分，通過控制參數來平衡對較差解決方案的接受和對更好解決方案的探索。并在迭代過程中觀察到，步長出現了一些波動，但整體呈穩定趨勢。這種波動可能是由算法在不同解空間中進行探索時所做的參數調整引起的。步長的波動表明算法在搜索空間中靈活調整，并嘗試通過不同跨度的移動來取得更好的優化效果。

2.2 電壓管理表現

電壓管理頻率變化如圖3所示。圖3中，隨著迭代次數增加，可觀察到電壓管理頻率呈明顯的變化趨勢。初始階段，電壓管理頻率快速下降至最佳狀態，表明模型在優化過程中迅速調整了電力管理策略，以提高發電功率輸出效率。這種快速下降可能源于模型開始識別和利用系統中的潛在優化空間，并根據目標函數和約束條件進行相應調整。

迭代20～30次后，可觀察到電壓管理頻率稍有上升。這種上升反映了模型對某些特定參數或策略進行微調，以進一步優化發電功率輸出。該階段的波動可能源于模型探索搜索空間時遇到的局部最優解或者參數調整。然而，隨著進一步迭代，電壓管理頻率逐漸穩定，在迭代100次后保持平穩，表明模型已經收斂到一個較理想的電力管理策略，并能夠保持穩定狀態，以實現持續高效的發電功率輸出。

2.3 運維成本表現

運行維護成本變化如圖4所示。圖4中，模型進一步顯示隨著電壓管理頻率變化，總運維成本也呈現出明顯的波動趨勢。在優化過程中，總運維成本呈快速下降趨勢，說明采用退火算法進行優化后，風電機組的運維效率顯著提升。這種快速下降的原因可能是模型在調整電力管理策略的同時，有效降低了運營成本并提高了整體性能。特別值得注意的是，當電壓管理頻率達到極低水平時，運維成本相對較高。這種情況可能反映了在某些特定狀態下，系統需要耗費更多資源來維持穩定運行或應對潛在問題，從而導致運維成本上升。然而，當電壓管理頻率逐漸穩定并模式化后，運維成本已接近零值。這表明模型成功優化了風電機組的運維策略，在高度穩定和模式化的狀態下將運維成本降至極低，系統能夠更有效地利用資源、降低能源生產過程中的開支并提高整體經濟效益。

3 結論

本文基于大數據、人工智能技術，結合退火算法進行了風電機組運維優化研究。通過分析實時數據、優化運維策略，系統發現風速對發電功率影響顯著。模型在調整電力管理策略的同時成功降低了運營成本，并提高了整體性能。隨著電壓管理頻率穩定、模式化后，系統的運維成本降至極低，有效利用了資源，降低了生產開支，并提高了經濟效益。

參考文獻

[1]李旭斌，田付強，郭亦可.新型電力系統中電力設備健康管理與智能運維關鍵技術探究[J].電網技術，2023，47（9）：3710-3727.

[2]紀云松，敖立爭，劉海南，等.大數據分析在海上風電場中的應用[J].船舶工程，2022，44（增刊）：93-96.

[3]陳明光，徐創學，馮庭有，等.海上風電場運維一體化平臺的開發應用[J].船舶工程，2021，43（10）：17-21，103.

[4]金曉航，王宇，ZHANG B.工業大數據驅動的故障預測與健康管理[J].計算機集成制造系統，2022，28（5）：1314-1336.

[5]王靖然，王東升，施貴榮，等.面向消納提升的新能源智能調控數據應用架構與關鍵技術[J].電力系統及其自動化學報，2020，32（11）：88-94.

[6]韓斌，王忠杰，趙勇，等.智慧風電場發展現狀及規劃建議[J].熱力發電，2019，48（9）：34-39.